基本信息:
- 专利标题： 一种基于BP神经网络的双馈风电机组参数辨识方法及装置
- 申请号：CN202011505487.0 申请日：2020-12-18
- 公开(公告)号：CN112632766A 公开(公告)日：2021-04-09
- 发明人： 潘学萍 , 丁新虎 , 梁伟 , 雍成立 , 方勇杰 , 李威 , 朱玲 , 刘福锁 , 李兆伟 , 杨艳晨 , 赵学茂
- 申请人： 河海大学 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司
- 申请人地址： 江苏省南京市江宁区佛城西路8号; ; ; ;
- 专利权人： 河海大学,国电南瑞科技股份有限公司,国网电力科学研究院有限公司,国网冀北电力有限公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人： 河海大学,国电南瑞科技股份有限公司,国网电力科学研究院有限公司,国网冀北电力有限公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人地址： 江苏省南京市江宁区佛城西路8号; ; ; ;
- 代理机构： 南京纵横知识产权代理有限公司
- 代理人： 张欢欢
- 主分类号： G06F30/20
- IPC分类号： G06F30/20 ; G06N3/08 ; G06Q50/06
摘要：
本发明公开了一种基于BP神经网络的双馈风电机组参数辨识方法及装置。方法包括：首先，仿真获得双馈风电机组的转子转速；对双馈风电机组转子转速进行功率谱分析并提取其特征参数；然后采用频域灵敏度方法确定待辨识重点参数；再次，改变双馈风电机组的重点参数，重复仿真得到转子转速功率谱特征与待辨识参数组成的数据集训练BP神经网络；最后，根据实际湍流风速激励下的双馈风电机组转子转速信息，利用已训练的神经网络获得双馈风电机组的待辨识重点参数值。本发明基于风电机组正常工作情况下的转子转速数据，采用智能化方法进行参数辨识，数据量丰富，参数辨识的速度快，所得参数辨识结果符合工程实际。
公开/授权文献:
- CN112632766B 一种基于BP神经网络的双馈风电机组参数辨识方法及装置 公开/授权日：2022-11-15
IPC结构图谱:
| G06F30/20 | 设计优化、验证或模拟 |